2024-2025 / GENE0448-1

Méthodes de phylogénie

Durée

20h Th, 15h Pr

Nombre de crédits

 Master en biologie des organismes et écologie, à finalité approfondie3 crédits 
 Master en biologie des organismes et écologie, à finalité didactique3 crédits 
 Master en biologie des organismes et écologie, à finalité spécialisée en gestion intégrée des ressources aquatiques et aquaculture3 crédits 
 Master en biologie des organismes et écologie, à finalité spécialisée en biologie de la conservation : biodiversité et gestion3 crédits 

Enseignant

Denis Baurain

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue française

Organisation et évaluation

Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

[MISE-A-JOUR EN 2024] Ce cours vise à donner les bases de méthodologie phylogénétique nécessaires à la compréhension des cours de Taxonomie et phylogénie animales [BIOL2041-1] et de Taxonomie et phylogénie des lignées chlorophylliennes [BIOL2040-1].

  • Rappels de phylogénie (moléculaire)
  • Alignement de séquences - alignement global (NW), alignement local (SW, BLAST), alignement multiple (ClustalW) et profiles
  • Parcimonie - arbres phylogénétiques, longueur d'un arbre (algorithme de Fitch), cartographie des états de caractères, heuristiques de recherche, support statistique (ex. bootstrap) et congruence phylogénétique
  • Méthodes de distance - matrices de distance, W(U)PGMA, NJ et modèles d'évolution des séquences
  • Méthodes probabilistes - vraisemblance (principe, algorithmes, modèles, avantages et sélection de modèle), inférence bayésienne (principe et algorithmes, horloges moléculaires strictes et assouplies)
  • Phylogénomique - principe, jeux de données, super-arbres, super-matrices, erreurs stochastiques et systématiques, modèle CAT, applications

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

  • Savoir : Au terme de ce cours, les étudiants seront capables d'expliquer les principaux concepts, méthodes et algorithmes utilisés en phylogénie. Ils pourront faire une présentation intuitive des méthodes probabilistes et justifier leur usage préférentiel par rapport aux autres approches. Cela suppose avant tout d'avoir COMPRIS la matière. En ce sens, ce cours est sans doute différent d'autres matières du cursus en biologie, dont la simple restitution à l'examen peut parfois suffire.
  • Savoir-faire : Pour certains algorithmes (précisés en classe), une APPLICATION sur papier d'un petit exemple fourni pourra être demandée.
  • Savoir-faire : La démarche d'analyse d'un jeu de données à des fins phylogénétiques aura été abordée au cours de séances de travaux pratiques sur ordinateur. Les étudiants seront donc en mesure de la reproduire concrètement sur un jeu de données personnel.

Savoirs et compétences prérequis

Le cours ne suppose pas de prérequis en informatique, mais s'appuie sur une connaissance minimale des mathématiques et de la génétique moléculaire. En principe, le niveau nécessaire dans ces deux matières est celui atteint à la sortie de la 3è année de baccalauréat en biologie.

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

  • Exposés théoriques, démonstrations et exercices dirigés : 11 x ~2h.
  • Travaux pratiques sur ordinateur (Seaview et R) : 4 x ~3h.

Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

Cours donné exclusivement en présentiel


Explications complémentaires:

Il s'agit d'un cours en présentiel. L'assistance au cours est vivement encouragée car celui-ci est conçu de sorte à faciliter la compréhension et l'assimilation de la matière.

Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées

Plate-forme(s) utilisée(s) pour les supports de cours :
- eCampus


Informations complémentaires:

Les travaux pratiques feront usage du livre ci-dessous, mais il n'est pas demandé aux étudiants de l'acquérir : Paradis E. (2012) Analysis of Phylogenetics and Evolution with R, 2nd edition, Springer, 386 pages

http://www.springer.com/978-1-4614-1742-2
https://cran.r-project.org/web/packages/ape/index.html

Modalités d'évaluation et critères

Examen(s) en session

Toutes sessions confondues

- En présentiel

évaluation écrite ( QCM, questions ouvertes )

Autre : Interrogation de travaux pratiques


Informations complémentaires:

L'évaluation est un examen écrit (session de janvier) comportant deux parties :

  • des questions de savoir (compréhension et reformulation de la théorie) : questions Vrai/Faux, figures à compléter, QCM et textes à trous;
  • des questions de savoir-faire (algorithmes à appliquer) : exercices "tuyaux" dans lesquels les énoncés peuvent avoir été modifiés par rapport aux exercices résolus en classe ou disponibles en ligne.
En effet, il est possible de s'entrainer à l'examen sur la plateforme eCampus, qui contient une fraction importante des questions (même de savoir) susceptibles de sortir à l'examen. Toutefois, le jour de l'examen, celui-ci sera sur papier et à cours fermé.

Une interrogation de travaux pratiques sera également organisée sur les serveurs R. Elle ne pourra que faire augmenter la note déjà obtenue (= bonus), de 0 à 2 points. Par exemple, un étudiant qui a fait 15/20 à l'examen théorique, mais réalise un sans faute aux travaux pratiques, recevra une note finale de 17/20 (15+2).

Stage(s)

Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours

La prise de notes sur un ordinateur portable ou une tablette est autorisée. Les étudiants sont néanmoins encouragés à ne pas "surfer" ni "chatter" au cours.
Les supports de cours et documents complémentaires seront déposés sur eCampus.

Contacts

Prof. Denis Baurain
Institut de Botanique B22 (P70)
denis.baurain@uliege.be

M. Mick Van Vlierberghe (assistant)
mvanvlierberghe@uliege.be

Mme Rosa Gago
rgago@uliege.be

Association d'un ou plusieurs MOOCs